基于双目视觉的拖车钩检测与定位方法研究

作     者：李冰 王豪伟 韩宇辰 胡钧涛 翟永杰 Li Bing;Wang Haowei;Han Yuchen;Hu Juntao;Zhai Yongjie

作者机构：华北电力大学自动化系保定071003 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(62373151) 国家自然科学基金联合项目(U21A20486) 中央高校基本科研业务费项目(2023JC006) 河北省自然科学基金(F2020502009,F2021502008)项目资助 

出 版 物：《电子测量技术》 (Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2024年第47卷第3期

页      码：1-8页

摘      要：在某些危险环境下需要拖车实施救援时,救援人员难以靠近,救援人员可以通过遥控操作拖车杠来完成拖车钩的挂装。针对被救援车辆拖车钩的检测与定位问题,提出了一种拖车钩检测与定位方法ECSA-YOLOv5,首先改进YOLOv5算法,设计了高效注意力模块ECSA,将其替换掉空间金字塔池化模块上一层的模块,并增加一个大小为160×160的小目标检测层,能够更准确的获得拖车钩在图像中的像素坐标;通过在SGBM立体匹配算法预处理阶段加入引导滤波、后处理阶段引入加权最小二乘法WLS滤波与异常值处理,从而获得更优化的视差图,得到更为准确的目标深度信息,提高拖车钩位置信息计算的精确度。基于JetsonAgxXavier开发板进行了实验验证,实验结果表明,ECSA-YOLOv5模型较YOLOv5s模型AP值提升了5.8%,达到了99.0%,平均实时检测帧率为14fps,定位测距在3m内时,误差在3.5%以下,能够满足拖车钩的检测与定位的准确性和实时性的要求。

主 题 词：YOLOv5 目标检测 定位测距 AgxXavier 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.19651/j.cnki.emt.2314998

馆 藏 号：203127466...